Original title: Odhad doby běhu algoritmu pomocí strojového učení
Translated title: Estimation of Algorithm Execution Time Using Machine Learning
Authors: Buchta, Martin ; Chlebík, Jakub (referee) ; Jaroš, Jiří (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2023
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Cílem této práce je vytvořit model pro odhad doby běhu ultrazvukové simulace k-Wave na základě dané velikosti domény. Program využívá MPI a může být spuštěn na více uzlech superpočítače. Predikční modely byly vytvořeny s využitím symbolické regrese a následně porovnány s modely založenými na neuronových sítích. Tyto modely byly natrénovány na zaznamenaných datech. Výsledky ukazují, že modely překonávají stávající řešení. Model se symbolickou regresí dosáhl průměrné relativní odchylky 5,64% u vhodných úloh. Model neuronové sítě dosáhl průměrné relativní odchylky 8,25% na neznámých doménách včetně těch, které nejsou optimalizované pro simulaci k-Wave. Tato práce přináší nový, přesnější model pro předpovídání doby běhu a porovnává chybovost neuronových sítí a symbolické regrese pro tento konkrétní typ regresní úlohy. Celkově tyto modely mají potenciál praktického využití při spouštění a plánování simulací k-Wave. This work aims to predict the execution time of k-Wave ultrasound simulations on supercomputers based on a given domain size. The program uses MPI and can be run on multiple nodes. Prediction models were developed using symbolic regression and neural networks, both of which trained on captured data and compared against each other. The results demonstrate that the models outperform existing solutions. Specifically, the symbolic regression model achieved an average error of 5.64% for suitable tasks, while the neural network model achieved an average error of 8.25% on unseen domain sizes and across all tasks, including those not optimized for k-Wave simulations. This work contributes a new, more accurate model for predicting execution time, and compares the effectiveness of neural networks and symbolic regression for this specific type of regression problem. Overall, these findings suggest that new models will have important practical applications in the field of k-Wave ultrasound simulations.
Keywords: estimation of execution time; evolutionary algorithm; extrapolation; HeuristicLab; interpolation; k-wave; machine learning; neural network; prediction; regression; simulation; spline; supercomputer; symbolic regression; ultrasound; evoluční algoritmy; extrapolace; HeuristicLab; interpolace; k-wave; neuronová síť; odhad doby běhu programu; predikce; regrese; simulace; spline; strojové učení; superpočítač; symbolická regrese; ultrazvuk

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/211950

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-530215


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses